Полуавтоматическая классификация изображений

Полуавтоматическая классификация изображений обучает глубокие нейронные сети на небольшом наборе размеченных изображений вместе с гораздо большим пулом неразмеченных изображений. Методы, такие как псевдомаркировка, регуляризация согласованности и пороговая фильтрация по уверенности, позволяют модели использовать структуру неразмеченных данных, значительно снижая потребность в дорогостоящей ручной аннотации, при этом приближаясь к точности полностью контролируемого обучения.